Loss = -1/2(log0.7+log0.5) M是类别;i是第i个样本;yic是第i个样本类别c的标签(0或1) ;pic是第i个样本类别c的概率 3. 交叉熵与相对熵(KL散度)的关系 \quad\,\,对于训练数据分布A(标签的分布)和模型输出分布B之间的KL散度可以用一下公式表示: \quad\,\,即A和B的KL散度=A的熵-AB的交叉熵,在...
结合多分类的交叉熵损失函数公式可得,模型 1 的交叉熵为:sample 1 loss = -(0 * log(0.3) + 0 * log(0.3) + 1 * log(0.4)) = 0.91sample 1 loss = -(0 * log(0.3) + 1 * log(0.4) + 0 * log(0.4)) = 0.91sample 1 loss = -(1 * log(0.1) + 0 * log(0.2) + 0 * log(0....
交叉熵损失的公式如下: CrossEntropy=−1N∑i=1N∑k=0K−1yiklog(y^ik)CrossEntropy = -\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\sum_{k=0}^{K-1}y_{ik}\log(\hat y_{ik})CrossEntropy=−N1i=1∑Nk=0∑K−1yiklog(y^ik) 其中,N 表示样本数量,yiky_{ik}yik...
给定分布p和分布q两者的KL散度公式为 KL(p,q)=∑k=1Kpklogpk−∑k=1Kpklog(qk) 其中 第一项为分布p的信息熵而第二项为分布p和q的交叉熵 将最优分布和输出分布带入p和q可得 KL(yi∗,yi^)=∑k=1Kyi∗klog(yi∗k)−∑k=1Kyk∗klog(yik^) ...
1.Cross_entropy公式及导数推导 损失函数: a=σ(z), where z=wx+b 利用SGD等算法优化损失函数,通过梯度下降法改变参数从而最小化损失函数: 对两个参数权重和偏置进行求偏导: 推导过程如下(关于偏置的推导是一样的): Note:这个推导中利用了sigmoid激活函数求导,才化简成最后的结果的。sigmoid求导详解 ...
2、CrossEntropyLoss()损失函数结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数。它在做分类(具体几类)训练的时候是非常有用的。 3、softmax用于多分类过程中,它将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成概率来理解,从而来进行多分类! 其公式如下: ...
交叉熵(Cross-Entropy)损失 损失函数和误差函数 在大多数时候,损失函数和误差函数代表了差不多的意思,但他们仍有细微的差别。误差函数计算我们的模型偏离正确预测的程度。损失函数对误差进行操作,以量化得到一个特定大小或特定方向的误差。 Sigmoid f(x)=11+e−x...
单项交叉熵的计算公式:yiclog(hθ(xi)cy_{ic} \log(h_{\theta}(x_{i}){_c}yiclog(hθ(xi)c 总的交叉熵(∑c=1K\sum_{c=1}^{K}∑c=1K)为 0.9163(0 + 0.9163 + 0)。 另有一张马的图片,它的真实类别编号为 2, one-hot 编码为 [0, 0, 1] 。假定模型的预测...
$loss= -(0 * log(0.1)+0*log(0.1)+1*log(0.8)) = 0.22$ pytorch中的交叉熵 在pytorch中,和我理解的交叉熵不一样。nn.CrossEntropyLoss()是nn.logSoftmax()和nn.NLLLoss()的整合,可以直接使用它来替换网络中的这两个操作。下面看一下官网的解释:...